本文關(guān)鍵詞：多模型標(biāo)簽多伯努利機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法

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【摘要】：針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽多伯努利(labeled multi-Bernoulli,LMB)算法只考慮了單個(gè)運(yùn)動(dòng)模型的問(wèn)題,提出了一種適用于跳轉(zhuǎn)馬爾科夫系統(tǒng)的多模型標(biāo)簽多伯努利(multiple model LMB,MM-LMB)算法。首先對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行擴(kuò)展,將多模型思想引入LMB算法得到了新的預(yù)測(cè)和更新方程,并給出了算法的序貫蒙特卡羅實(shí)現(xiàn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,MM-LMB算法能對(duì)多機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效跟蹤,在復(fù)雜探測(cè)環(huán)境下跟蹤精度優(yōu)于多模型概率假設(shè)密度(multiple model probability hypothesis density,MM-PHD)算法和多模型勢(shì)平衡多目標(biāo)多伯努利(multiple model cardinality balanced multi-target multi-Bernoulli,MM-CBMeMBer)算法;所提算法計(jì)算量當(dāng)目標(biāo)相距較遠(yuǎn)時(shí)低于MM-PHD和MM-CBMeMBer,目標(biāo)聚集時(shí)增長(zhǎng)速度快于對(duì)比算法。
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2014AAXXX4061)資助課題
【分類號(hào)】：TN953
【正文快照】： 0引言隨著無(wú)源探測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展,復(fù)雜環(huán)境下多目標(biāo)跟蹤技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)。在低信噪比探測(cè)環(huán)境中,傳統(tǒng)多目標(biāo)跟蹤算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過(guò)程導(dǎo)致計(jì)算和存儲(chǔ)負(fù)荷快速增長(zhǎng),限制了算法的應(yīng)用范圍。另一方面,傳統(tǒng)多目標(biāo)算法在低信噪比環(huán)境下的良好性能對(duì)多目標(biāo)跟蹤技術(shù)的發(fā)展仍具有啟

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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